本文旨在解决在使用 Flet 框架开发应用时，如何实时更新图像帧显示的问题。当图像文件被外部程序修改，且文件名保持不变时，传统的 page.update() 方法可能无法正确刷新 Flet 应用中的图像。本文将介绍一种有效的解决方案，通过重新读取图像文件并将其转换为 base64 编码，从而实现图像的动态更新。
问题分析
在使用 Flet 显示动态图像时，如果图像文件在外部被修改（例如，被另一个程序覆盖），但文件名保持不变，直接使用 ft.Image 组件和 page.update() 方法可能无法正确更新图像显示。这是因为 Flet 可能会缓存图像，导致即使文件内容已更改，显示的仍然是旧版本的图像。
解决方案
解决此问题的关键在于强制 Flet 重新读取图像文件。一种有效的方法是将图像转换为 base64 编码，然后将 base64 字符串作为 src_base64 属性传递给 ft.Image 组件。每次需要更新图像时，重新读取图像文件，将其转换为 base64 编码，并更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性。
以下是具体步骤和代码示例：
导入必要的库:
import numpy as npimport base64import flet as ftfrom flet import Imagefrom io import BytesIOfrom PIL import Image as image
读取图像文件并转换为 base64 编码:
image_path = r"Pythonplate_0.jpg" # 图像文件路径pil_photo = image.open(image_path) # 使用 Pillow 打开图像arr = np.asarray(pil_photo) # 将图像转换为 NumPy 数组pil_img = image.fromarray(arr) # 再次将 NumPy 数组转换为图像对象buff = BytesIO() # 创建一个内存缓冲区pil_img.save(buff, format="JPEG") # 将图像保存到缓冲区，格式为 JPEGimage_string = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode('utf-8') # 将缓冲区内容编码为 base64 字符串
创建 ft.Image 组件并使用 base64 字符串初始化:
image1 = Image(src_base64=image_string) # 创建 ft.Image 组件，并使用 base64 字符串初始化
创建更新图像的函数:
def updateTest(value): image_path = r"Pythonplate_0.jpg" # 重新读取图像文件路径 pil_photo = image.open(image_path) # 使用 Pillow 打开图像 arr = np.asarray(pil_photo) # 将图像转换为 NumPy 数组 pil_img = image.fromarray(arr) # 再次将 NumPy 数组转换为图像对象 buff = BytesIO() # 创建一个内存缓冲区 pil_img.save(buff, format="JPEG") # 将图像保存到缓冲区，格式为 JPEG newstring = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8") # 将缓冲区内容编码为 base64 字符串 image1.src_base64 = newstring # 更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性 image1.update() # 更新 ft.Image 组件
在 Flet 应用中使用 ft.Image 组件和更新函数:
def main(page=ft.Page): page.window_width = 375 page.window_height = 300 image_path = r"Pythonplate_0.jpg" # First Reachable Path pil_photo = image.open(image_path) # Pillow Opens the Image arr = np.asarray(pil_photo) # Numpy transforms it into an array pil_img = image.fromarray(arr) # Then you convert it in an image again buff = BytesIO() # Buffer pil_img.save(buff, format="JPEG") # Save it image_string = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode('utf-8') image1 = Image(src_base64=image_string) def updateTest(value): image_path = r"Pythonplate_0.jpg" # Read the path again pil_photo = image.open(image_path) arr = np.asarray(pil_photo) pil_img = image.fromarray(arr) buff = BytesIO() pil_img.save(buff, format="JPEG") newstring = base64.b64encode(buff.getvalue()).decode("utf-8") image1.src_base64 = newstring image1.update() # "Voí'la" page.add( ft.Row(controls=[ image1 ], alignment='center'), ft.Row(controls=[ ft.TextButton("Test", on_click=updateTest) ], alignment='center') )ft.app(target=main)
注意事项
确保安装了必要的库：flet, Pillow, numpy。可以使用 pip install flet Pillow numpy 命令进行安装。图像文件路径 (image_path) 必须正确。频繁更新图像可能会影响性能。可以考虑使用线程或异步任务来更新图像，以避免阻塞 UI 线程。如果图像文件非常大，转换为 base64 编码可能会占用大量内存。可以考虑使用其他方法，例如将图像文件保存到临时文件，然后使用 src 属性指定临时文件的路径。
总结
通过将图像转换为 base64 编码并动态更新 ft.Image 组件的 src_base64 属性，可以有效地解决 Flet 应用中动态图像帧的更新问题。这种方法确保 Flet 每次都重新读取图像文件，从而显示最新的图像内容。 在实际应用中，可以根据具体需求和性能考虑，选择合适的图像更新策略。
以上就是使用 Flet 更新动态图像帧的正确方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1371864.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
